03.01.2019

Prognose und Hellseherei: Was wir über die Zukunft wissen

Leitartikel des brutkasten Magazins #7: Leuchtende und dunkle Zukunftsszenarien sind so alt wie die Menschheit selbst. Doch was können wir tatsächlich zuverlässig voraussagen?
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Zukunft
(c) fotolia / razoomanetu

„Ich glaube an das Pferd. Das Automobil ist eine vorübergehende Erscheinung“. Zugegeben, dieses bekannte Zitat des Deutschen Kaisers Wilhelm II zu Beginn des 20. Jahrhunderts mag ein Beispiel für besondere Ignoranz bei Zukunftsprognosen sein. Es zeigt aber ein Muster, das wir auch bei aktuellen Voraussagen finden. Sie sind häufig von individuellen Einschätzungen und Emotionen geprägt. Ihnen können dabei durchaus empirische Erkenntnisse zugrunde liegen. Auch das macht sie noch nicht automatisch richtig.

+++ brutkasten Magazin #7: Die Welt in 5 Jahren +++

Von KI bis zum Klimawandel

Werden Maschinen und künstliche Intelligenzen uns in absehbarer Zeit in fast allen Bereichen ersetzen? Wird Europa wirtschaftlich zwischen China und den USA zerrieben? Fällt das Pensionssystem bald zusammen? Wird in einigen Jahren niemand mehr selbst Auto fahren? Und haben wir in Sachen Klimawandel die Kante des Abgrunds bereits überschritten? Diesen Fragen liegen Thesen zugrunde, die uns ständig begegnen. Diese Thesen basieren alle auf Zahlen. Sie sind nicht an den Haaren herbeigezogen. Umstritten sind sie dennoch – aus gutem Grund.

Was wissen wir über die Zukunft?

Wir wissen etwa, dass die Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen und -Applikationen gerade in großem Tempo vorangeht. Wir wissen, dass in diesem Moment an der Automatisierung unzähliger Tätigkeiten, die jetzt noch von Menschen durchgeführt werden, gearbeitet wird. Wir wissen also, dass ein Austausch von Menschen durch Maschinen in absehbarer Zeit in sehr vielen Bereichen möglich sein wird, die bislang nicht automatisiert werden konnten.

Europa könnte ins Hintertreffen geraten

Wir wissen, dass China seit Jahren ein enormes Wirtschaftswachstum hinlegt und sich technologisch an die Weltspitze gearbeitet hat. Wir wissen, dass die USA dabei nicht den Anschluss verloren haben und nach wie vor eine dominante Rolle in der Weltwirtschaft spielen. Wir wissen auch, dass Europa nicht im gleichen Tempo vorankommt. Wir wissen also, dass der „alte Kontinent“ in den kommenden Jahren wirtschaftlich ins Hintertreffen geraten könnte.

Babyboomer gehen in Pension

Wir wissen, dass die geburtenstarken Jahrgänge der „Baby Boom“-Generation sich dem Pensionsalter nähern. Wir wissen, dass es in den Jahrzehnten nach dem Boom zu einem Geburtenrückgang kam. Wir wissen, dass unser aktuelles Pensionssystem darauf angewiesen ist, genügend Einzahler zu haben. Wir wissen also, dass der Status Quo sich nicht aufrechterhalten lässt.

Verbot von selbständigen Autofahren?

Wir wissen, dass selbstfahrende Autos bereits seit Jahren in einigen Städten unterwegs sind. Wir wissen, dass sie dabei inzwischen deutlich sicherer fahren, als Menschen. Wir wissen, dass die großen Technologie- und die großen Autokonzerne an neuen Geschäftsmodellen arbeiten, um diesen Umstand zu nutzen. Wir wissen, dass bereits laut über Pläne zum Verbot menschlicher Fahrer aus Sicherheitsgründen nachgedacht wird. Wir wissen also, dass selbstfahrende Autos bald weitreichend verfügbar sein werden.

Wir müssen uns an den Klimawandel anpassen

Und zuletzt: Wir wissen, dass die Menschheit durch CO2-Emmissionen bereits nicht umkehrbare Veränderungen unseres Planeten verursacht hat. Wir wissen, dass die dadurch entstehende Erderwärmung eine massive Auswirkung sowohl auf Natur und Biodiversität, als auch auf den Menschen und verschiedene Branchen haben wird. Wir wissen also, dass eine Anpassung an die durch den Klimawandel geänderten Gegebenheiten nötig ist und weiter sein wird.

Empirische und kreative Prozesse

All das sind keine Mutmaßungen. Es sind fundierte Aussagen, an denen sich nicht rütteln lässt. Ihnen liegt kein kreativer Prozess zugrunde, sondern ein empirischer. Innovationen hingegen liegt dieser kreative Prozess zugrunde. Sie nutzen die Empirie als Grundlage. Doch die InnovatorInnen stellen eine andere Frage:

Was wissen wir nicht über die Zukunft?

Wir wissen etwa nicht, in welchen Bereichen automatisierte Lösungen letztlich von KundInnen angenommen werden und in welchen nicht. Wir wissen nicht, nach welchen genuin menschlichen Tätigkeiten hohe Nachfrage bestehen wird, wenn Maschinen dafür Platz schaffen.Wir wissen nicht, ob das Kapital, dass in China und den USA gerade angehäuft wird, in einer Welt, die mit den anderen genannten Herausforderungen konfrontiert ist, auf Dauer den gleichen Stellenwert haben wird, den es jetzt hat. Wir wissen nicht, ob in einer Welt, in der Maschinen einen Großteil der traditionellen Wertschöpfung generieren, ein klassisches Pensionssystem nötig sein wird.

Pensionen und Vertrauen in selbstfahrende Autos

Wir wissen nicht, ob Menschen im Pensionsalter überhaupt aufhören wollen zu arbeiten, wenn ihnen für sie spannende Tätigkeiten offenstehen. Wir wissen nicht, ob viele Menschen nicht weiterhin selbst fahren wollen, weil es ihnen einfach Spaß macht. Wir wissen nicht, ob den selbstfahrenden Autos das Vertrauen entgegengebracht werden wird, dass ihnen aus empirischer Sicht zustünde. Und zuletzt: Wir wissen nicht, wie genau unsere Chancen in einem noch nicht einmal richtig begonnenen Kampf gegen den Klimawandel stehen.

Wie sieht die Welt in fünf Jahren aus?

Wer klare Voraussagen zu diesen Aussagen trifft, begibt sich ins Feld der Spekulation, oder wenn man es provokant ausdrücken will: der Hellseherei. Aber viele dieser Fragen werden letztlich durch das Schaffen von EntrepreneurInnen beantwortet werden. Wie die Entwicklung weiter verläuft hängt stark davon ab, was InnovatorInnen aus den Gegebenheiten machen. Wie sieht die Welt in fünf Jahren aus? Wir wissen es nicht. Was wir wissen ist: Es gibt viele AkteurInnen, die sie gestalten wollen.


Dieser Beitrag erschien in gedruckter Form im brutkasten Magazin #7 “Die Welt in 5 Jahren”.

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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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